視頻分析：它是什麼意思以及它實際上是如何工作的？

已發表: 2022-05-04

在過去的幾年裡，視頻分析引起了全球各個行業和企業的興趣。 視頻分析，也稱為視頻內容分析，有助於自動化以前完全依賴於人類的任務。 因此，它為企業在其他關鍵工作中僱用員工留下了很大的空間，這有助於提高生產力和企業的整體運營。 除此之外，視頻分析還可以支持組織跟踪其衛生、安全和安保。

我們現在了解視頻分析可以做什麼，但它如何真正發揮作用並使您的企業受益？

在本博客中，您將了解視頻分析的基本概念、其工作原理以及在現實世界中的使用方式。

什麼是視頻分析？

視頻分析是指使用人工智能分析實時視頻，根據預先輸入的數據檢測異常。 該技術檢測和跟踪物體、活動和人員，並有助於改善日常運營。 此外，它還分析歷史和實時鏡頭以從錯誤中吸取教訓，並將其應用於開發解決方案並做出超越人類能力的重要決策。

視頻分析如何工作？

您可能已經了解視頻分析的含義。 但它是如何工作並產生預期結果的呢？

  1. 給系統餵食

有句話說：“你就是你消費的東西。” 在人工智能的情況下，它是完全準確的。 人工智能做出的決策的質量與其提供的數據一樣好。 無論模型多麼先進，如果它的數據不好，決策就會不合標準。 因此，為系統提供正確且廣泛的歷史數據將有助於人工智能在做出重要決策時處於最佳狀態。 需要向視頻分析軟件提供大量實時圖像、視頻和錄製的鏡頭，以準確分析視頻並做出決策。

相關數據主要來自閉路電視攝像機。 首先，必須從不同的角度清楚地看到整個領土。 此步驟使軟件能夠從不同的角度捕捉相同的視覺事件，從而使分析更加準確。 如果系統可以有效地處理數據，那麼收集更多數據是件好事。

  1. 雲計算與邊緣計算

在一個數據比石油更寶貴的世界裡，每過一秒都會捕獲大量數據。 因此，需要對其進行處理才能進行分析。 這個過程有兩種現代技術：

- 雲計算

雲計算是計算機系統資源的遠程和按需可用性，無需用戶直接主動管理。 顧名思義，大量數據存儲在服務器、雲或虛擬空間中，而不是硬盤或專有本地磁盤。 這些數據可以通過互聯網從世界任何地方遠程訪問。 此外，一旦您連接到網絡，您就可以訪問大量數據，而無需出現在數據庫附近。 這使您可以在家中舒適地按需訪問所需的數據。

雲計算技術旨在使用戶能夠在不深入了解雲存儲的情況下使用雲存儲。 它旨在削減成本，讓用戶專注於核心業務，而不是受 IT 苦差事的阻礙。 它主要工作在虛擬化技術上，將計算設備分離成不同的虛擬設備，以有效地管理和執行複雜的任務。 虛擬化使用戶能夠以低成本高效地加速其 IT 運營。

- 邊緣計算
它是一種涉及分佈式計算機網絡的範例，其組件位於不同的計算機網絡上，這些計算機網絡通過相互傳遞消息在相同的通信協議上運行。 它使數據存儲和計算更接近工作區域，以改善響應時間、延遲和帶寬。 它的主要應用在於“即時數據”或實時數據處理，其中所有工作都在雲之外。

邊緣計算旨在將計算轉移到遠離數據中心的網絡邊緣，利用智能對象和網絡網關代表云提供更好的服務和高效地執行任務。 通過將計算轉移到邊緣，可以更輕鬆地分配內容緩存、持久數據存儲和更好的物聯網管理，從而提高傳輸速率和響應時間。

視頻分析軟件既可以在稱為中央處理的雲服務器上運行，也可以植入攝像頭本身，稱為邊緣處理。 雖然這兩個過程都很好，但云解決方案更適合處理實時攝像頭饋送和非關鍵任務的複雜分析功能。 此外，在基於雲的視頻分析中，硬件前期投資較少，易於部署，基礎設施成本為零。

此外，使用雲技術，我們現在可以將軟件配置為僅將可操作的數據發送到服務器，以減少網絡流量和更多的存儲需求。

  1. 定義場景和訓練模型

一旦你的物理架構建立起來，我們必須定義我們希望我們的軟件關注的相關場景，然後訓練我們的模型來檢測和跟踪目標事件。
舉個製造企業的例子，現場常用的安全帽是如何借助視頻智能進行識別的。

  • 圖像分類

在圖像分類中，該技術使用獨特的顏色、圖案和格式來識別易於識別的圖像或對象。 在我們的示例中，可以在監控操作時輕鬆識別安全帽。 這個過程通俗地稱為圖像分類。

  • 本土化

現在讓我們以安全帽與同色安全夾克一起放置為例。 現在有多個對象，該技術可以找到識別它的挑戰。 這就是本地化來拯救的地方。 它訓練相機區分多個對象並提供正確的結果。

  • 物體檢測

但是，要嘗試本地化，需要進行一些培訓。 這就是對象檢測有用的地方。 它以一種可以區分多個對象的方式訓練算法，並通過識別關鍵的差異化因素來幫助我們給出正確的結果。

我們還需要從頭開始訓練我們的模型，這需要付出巨大的努力。 但是我們有一些可用的資源，這使得這項任務變得不那麼乏味。 例如，ImageNet 或 Microsoft Common Objects in Context (COCO) 等圖像數據集在訓練新模型時發揮著至關重要的作用。 最近，正在發布處理構建自定義視頻分析系統的開源項目。

  1. 人工審核

最後，需要一個人來查看視頻分析軟件發送的所有警報並對其採取行動。 在這些先進系統的幫助下，操作員現在可以檢測可能被忽略或需要幾個小時才能手動查看的主要事件。

結論

製造、零售、食品服務、酒店、得來速和 QSR 等許多行業都可以從這項技術中受益。 讓我們學習如何。

  1. QSR 和 Drive-thrus ：Drive-thrus 可以使用視頻分析來計算車輛數量、研究車輛的等待時間，以及基於客戶識別的自動車牌識別 (ANPR)。
  2. 酒店業：由於客人體驗是酒店業的驅動力，視頻分析可以通過確保禮賓服務、清潔的環境和安全的場所來幫助確保客人獲得最佳體驗。
  3. 餐飲服務：通過自動監控各種衛生、清潔和安全實踐（例如 PPE 的使用、拖地、洗手等），餐廳可以從 AI 驅動的視頻分析中顯著受益。
  4. 零售：視頻分析可以幫助零售商了解他們商店的人流區域，管理排隊長度和客流量。
  5. 製造：從事故安全到安全裝備再到裝配線生產力的用例，製造商可以使用智能視頻分析來提高工作場所的安全性和生產力。

借助智能視頻分析，我們可以更有效、更輕鬆地執行任務，而且成本也更低。 組織可以利用它來自動化繁瑣而單調的流程，獲得有價值的見解並做出更好的業務決策。

關於 wobot.ai

Wobot.ai 是一個視頻分析平台，配備了 100 多個 AI 驅動的清單。 這些清單涵蓋了 QSR、得來速、雲廚房、餐廳、酒店、零售和製造等行業。 此外，該平台兼容所有類型的閉路電視攝像機，並支持快速查看、多設備訪問和強大的遠程協助。 借助 Wobot.ai，企業可以獲得有關流程的持續反饋，專注於改進領域，並突出組織內的榜樣。

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